digna Data Anomalies

digna Data Anomalies

digna Data Anomalies

Chwyć to, co panele sterujące

przegapią—automatycznie

digna Data Anomalies wykrywa niespodziewane zmiany w jakości danych oraz wskaźnikach KPI biznesowych i operacyjnych bez użycia jakichkolwiek ręcznych progów czy reguł.
Color-coded data anomaly chart showing observed metrics across time with green for healthy, yellow for warning, and red for critical values.
Color-coded data anomaly chart showing observed metrics across time with green for healthy, yellow for warning, and red for critical values.
Color-coded data anomaly chart showing observed metrics across time with green for healthy, yellow for warning, and red for critical values.

Poznaje, co jest "normalne" w Twoich danych i ostrzega Cię w momencie, gdy coś się odchyla. Od skoków przychodów po brakujące rekordy, zamiany kolumn po źle dostarczone wartości - digna automatycznie oznacza anomalie, abyś mógł podjąć działanie, zanim problemy się nasilą. 

Poznaje, co jest "normalne" w Twoich danych i ostrzega Cię w momencie, gdy coś się odchyla. Od skoków przychodów po brakujące rekordy, zamiany kolumn po źle dostarczone wartości - digna automatycznie oznacza anomalie, abyś mógł podjąć działanie, zanim problemy się nasilą. 

Poznaje, co jest "normalne" w Twoich danych i ostrzega Cię w momencie, gdy coś się odchyla. Od skoków przychodów po brakujące rekordy, zamiany kolumn po źle dostarczone wartości - digna automatycznie oznacza anomalie, abyś mógł podjąć działanie, zanim problemy się nasilą. 

Jak działa digna Data Anomalies

Moduł oblicza i monitoruje kluczowe metryki, takie jak suma, minimum i liczba wartości w trzech rodzajach danych w każdej kolumnie:

NUMERYCZNY

NUMERYCZNY

KATEGORYCZNY

KATEGORYCZNY

NIEOKREŚLONY

NIEOKREŚLONY

Nazwa Kolumny


Rodzaj Danych


Przykład Wartości


digna Type Kolumny


Nazwa Klienta

Tekst

John Smith

Niesprecyzowane Dane

Rodzaj Klienta

Tekst

Detaliczny / Biznesowy

Dane Kategoryczne

Numer Konta

Numer

AT4097012346234

Niesprecyzowane Dane

Saldo Konta

Numer

167.234,01 / 12.333,89

Dane Liczbowe

Limit Debetowy

Numer

20.000 / 0

Dane Liczbowe

Nazwa Kolumny


Rodzaj Danych


Przykład Wartości


digna Type Kolumny


Nazwa Klienta

Tekst

John Smith

Niesprecyzowane Dane

Rodzaj Klienta

Tekst

Detaliczny / Biznesowy

Dane Kategoryczne

Numer Konta

Numer

AT4097012346234

Niesprecyzowane Dane

Saldo Konta

Numer

167.234,01 / 12.333,89

Dane Liczbowe

Limit Debetowy

Numer

20.000 / 0

Dane Liczbowe

Metryki mogą być przypisane do całej tabeli lub przefiltrowanego podzbioru, który nazywamy „Zbiorem danych”. W takim przypadku, digna oblicza metryki dla każdego zbioru danych niezależnie.

Statyczne zbiory danych

Dynamiczne Zbiory Danych

Zestawy hybrydowe

Statyczne zbiory danych

  • Używając Sztucznej Inteligencji

    Używając Sztucznej Inteligencji

    Używając Sztucznej Inteligencji

  • Używając Sztucznej Inteligencji

    Używając Sztucznej Inteligencji

    Używając Sztucznej Inteligencji

  • Używając Sztucznej Inteligencji

    Używając Sztucznej Inteligencji

    Używając Sztucznej Inteligencji

Z wykorzystaniem Sztucznej Inteligencji, digna uczy się naturalnych wzorców w Twoich danych i ostrzega Cię, gdy coś wygląda nieprawdopodobnie — czy to nagły wzrost, brakująca wartość, czy rozkład, który przestaje pasować do oczekiwań.


Łącząc wykrywanie anomalii sterowane przez AI z elastycznymi definicjami metryk, digna zapewnia, że zarówno problemy z jakością danych, jak i anomalie biznesowe są oznaczane wcześnie — bez potrzeby definiowania progów lub reguł z góry.

Z wykorzystaniem Sztucznej Inteligencji, digna uczy się naturalnych wzorców w Twoich danych i ostrzega Cię, gdy coś wygląda nieprawdopodobnie — czy to nagły wzrost, brakująca wartość, czy rozkład, który przestaje pasować do oczekiwań.


Łącząc wykrywanie anomalii sterowane przez AI z elastycznymi definicjami metryk, digna zapewnia, że zarówno problemy z jakością danych, jak i anomalie biznesowe są oznaczane wcześnie — bez potrzeby definiowania progów lub reguł z góry.

Przykład użycia: Monitorowanie klientów banku

Bar chart showing categories with values color-coded as green for healthy, yellow for warning, and red for critical, illustrating anomaly levels across datasets.

Dane liczbowe

Dane kategoryczne

Dane nieokreślone

Dane liczbowe

Dane kategoryczne

Dane nieokreślone

Dane liczbowe

Dane kategoryczne

Dane nieokreślone

Ty masz kontrolę

Nie każda metryka jest przydatna dla każdej kolumny. digna pozwala Ci:

✦ Wyłącz metryki na poziomie kolumny, tabeli lub projektu

✦ Skup się tylko na tym, co ważne

✦ Utrzymuj swoje profilowanie w czystości, szybkości i dostosowane do potrzeb

Kluczowe korzyści z

Kluczowe korzyści z

digna Data Anomalies

digna Data Anomalies

Działa w całości w bazie danych

Brak progów, brak zasad —

wykrywanie anomalii na autopilocie

Użyj jednego silnika do monitorowania jakości danych

oraz biznesowych / operacyjnych KPIs

Obsługuje setki tabel — bez konieczności utrzymania

Metryki są wielokrotnego użytku — wykorzystywane w walidacji, analizach lub sztucznej inteligencji.

Działa w całości w bazie danych

Brak progów, brak zasad —

wykrywanie anomalii na autopilocie

Użyj jednego silnika do monitorowania jakości danych

oraz biznesowych / operacyjnych KPIs

Obsługuje setki tabel — bez konieczności utrzymania

Metryki są wielokrotnego użytku — wykorzystywane w walidacji, analizach lub sztucznej inteligencji.

Działa w całości w bazie danych

Brak progów, brak zasad —

wykrywanie anomalii na autopilocie

Użyj jednego silnika do monitorowania jakości danych

oraz biznesowych / operacyjnych KPIs

Obsługuje setki tabel — bez konieczności utrzymania

Metryki są wielokrotnego użytku — wykorzystywane w walidacji, analizach lub sztucznej inteligencji.

Pozwól swoim danym powiedzieć, co jest nie tak — zanim coś się zepsuje.

Zespół ekspertów w dziedzinie AI, danych i oprogramowania z siedzibą w Wiedniu, wspierany przez rygor akademicki i doświadczenie w branży.

Pozwól swoim danym powiedzieć, co jest nie tak — zanim coś się zepsuje.

Zespół ekspertów w dziedzinie AI, danych i oprogramowania z siedzibą w Wiedniu, wspierany przez rygor akademicki i doświadczenie w branży.

Pozwól swoim danym powiedzieć, co jest nie tak — zanim coś się zepsuje.

Zespół ekspertów w dziedzinie AI, danych i oprogramowania z siedzibą w Wiedniu, wspierany przez rygor akademicki i doświadczenie w branży.

FAQs

Jak działa oparte na sztucznej inteligencji wykrywanie anomalii danych w Data Observability?

Jak działa oparte na sztucznej inteligencji wykrywanie anomalii danych w Data Observability?

Jak działa oparte na sztucznej inteligencji wykrywanie anomalii danych w Data Observability?

Jak sztuczna inteligencja poprawia monitorowanie jakości danych?

Jak sztuczna inteligencja poprawia monitorowanie jakości danych?

Jak sztuczna inteligencja poprawia monitorowanie jakości danych?

Product

Integracje

Zasoby

Firma

© 2025 digna

Privacy Policy

Terms of Service